Une introduction à la réalisation d’examens systématiques et de méta-analyses

Le nombre de revues systématiques publiées dans la littérature évaluée par des pairs a augmenté de façon spectaculaire au cours de la dernière décennie et, pour de bonnes raisons, elles sont devenues une ressource essentielle pour les cliniciens qui veulent des réponses objectives et actuelles à leurs questions cliniques. les chercheurs et les bailleurs de fonds qui veulent identifier les lacunes les plus importantes en matière de preuves à étudier; les payeurs et les administrateurs qui veulent prendre des décisions en matière de couverture, de formulaire et d’achat; et les décideurs politiques qui souhaitent développer des mesures de qualité et des directives cliniques Destiné aux débutants intéressés à mener leurs propres revues systématiques et aux utilisateurs de revues systématiques à la recherche d’une brève introduction, ce manuel souligne les différences entre les types de revues; décrit les principales étapes de la réalisation d’un examen systématique; et offre un ensemble de ressources pour aider les auteurs à effectuer et à rapporter des revues systématiques valides et réalisables

Revue systématique, méta-analyse, recherche documentaire, hétérogénéité, biais de déclarationLe nombre de revues systématiques et de méta-analyses publiées dans la littérature évaluée par les pairs a augmenté de façon spectaculaire au cours de la dernière décennie, et pour de bonnes raisons. les cliniciens qui veulent des réponses impartiales et à jour pour leurs questions cliniques; les chercheurs et les bailleurs de fonds qui veulent identifier les lacunes de preuve les plus critiques pour l’étude ; les payeurs et les administrateurs qui veulent prendre des décisions en matière de couverture, de formulaire et d’achat ; et les décideurs qui veulent développer des mesures de qualité et des directives de pratique clinique En tant que tel, leur impact peut être puissant. Cela rend primordial que leur conduite et leur interprétation soient conformes aux normes les plus récentes et valides. ; décrit les principales étapes de la réalisation d’un examen systématique; et offre un ensemble de ressources pour l’évaluation, le rapport et la performance des revues systématiques. Il est écrit pour les débutants intéressés à écrire leurs propres revues systématiques et les utilisateurs de revues systématiques qui cherchent une brève introduction au processus.

DÉFINITIONS

Une revue narrative est le terme utilisé pour décrire les revues traditionnelles rédigées par des experts reconnus dans un domaine. C’est la méthode la plus courante pour résumer un domaine. Cependant, comme ces revues manquent de méthodes systématiques pour identifier, évaluer et synthétiser risque de partialité que les examens systématiques, car il est possible que les auteurs incluent ou excluent sélectivement des études pour soutenir une position. À la manière d’une revue narrative, une revue systématique est guidée par des questions clés et un protocole de conduite, tout comme d’autres études scientifiques. Avoir une approche systématique pour répondre à une question clé permet également aux évaluateurs systématiques d’identifier les lacunes de preuves critiques, que les chercheurs et les bailleurs de fonds peuvent utiliser pour prioriser leurs programmes de recherche De plus, une revue systématique bien documentée facilite la réplication ou la mise à jour. Les revues systématiques incluent également une méta-analyse, qui regroupe statistiquement les résultats des Les études systématiques peuvent également aborder les limites des études individuelles Bien que des études bien conçues et menées puissent fournir des informations impartiales, il existe toujours un risque de résultats faussement positifs. un risque de résultats faussement négatifs pour les études insuffisantes et le risque de généralisabilité médiocre pour les études réalisées sur des populations de patients relativement limitées et homogènes. En examinant plusieurs études réalisées auprès de populations de patients variées en utilisant des interventions et des résultats légèrement différents, des revues et des méta-analyses fournir des estimations plus précises de l’effet, réduire le risque de résultats faussement positifs et faux négatifs, améliorer la généralisabilité des résultats et permettre l’exploration des différences dans les constatations qui existent entre les études D’autres types d’examens moins courants sont décrits dans le tableau , et inclure la revue intégrative et ind méta-analyses individuelles au niveau du patient

Les descriptions intégratives des types d’examen les moins courants Type d’examen Description Révision intégrative Les révisions intégratives sont le type le plus large de méthodologie d’examen disponible et incluent des données descriptives, expérimentales et théoriques pour tenter de mieux comprendre un sujet d’intérêt. , analyser les approches méthodologiques, et examiner les théories et les preuves cliniques, et par conséquent sont bien adaptés pour répondre de manière globale à ce qui sont souvent des questions complexes découlant du domaine des soins infirmiers Individu patient-niveau

méta-analyses Les méta-analyses individuelles au niveau des patients sont similaires aux méta-analyses plus classiques décrites dans le texte, mais au lieu de combiner statistiquement les résultats des études au niveau de l’étude individuelle, elles combinent statistiquement les résultats au niveau de les patients individuels dans les études individuelles Cela nécessite que le méta-analyste obtienne des données individuelles sur le patient de chacun des auteurs principaux pour les études éligibles à la méta-analyse Bien que la plupart des preuves suggèrent que les méta-estimations résultent des approches méta-analytiques sont similaires, le principal avantage de la méta-analyse au niveau du patient est la capacité à s’adapter aux facteurs de confusion potentiels de l’effet du traitement et à effectuer des analyses de sous-groupes pour identifier ceux chez qui l’intervention pourrait être plus efficace. -analyses est l’augmentation du temps et des coûts requis pour obtenir des données au niveau du patient, ainsi que l’incapacité potentielle à obtenir tous les patients au niveau patient Type de révision Description Revue intégrative Les révisions intégratives sont le type de méthodologie de revue le plus complet disponible et incluent des données descriptives, expérimentales et théoriques pour tenter de mieux comprendre un sujet de Intérêt Ils peuvent être utilisés pour définir des concepts, analyser des approches méthodologiques et réviser des théories et des preuves cliniques. Ils sont donc bien adaptés pour traiter de manière globale les problèmes souvent complexes qui se posent dans le domaine des soins infirmiers.

méta-analyses Les méta-analyses individuelles au niveau des patients sont similaires aux méta-analyses plus classiques décrites dans le texte, mais au lieu de combiner statistiquement les résultats des études au niveau de l’étude individuelle, elles combinent statistiquement les résultats au niveau de les patients individuels dans les études individuelles Cela nécessite que le méta-analyste obtienne des données individuelles sur le patient de chacun des auteurs principaux pour les études éligibles à la méta-analyse Bien que la plupart des preuves suggèrent que les méta-estimations résultent des approches méta-analytiques sont similaires, le principal avantage de la méta-analyse au niveau du patient est la capacité à s’adapter aux facteurs de confusion potentiels de l’effet du traitement et à effectuer des analyses de sous-groupes pour identifier ceux chez qui l’intervention pourrait être plus efficace. -analyses est l’augmentation du temps et des coûts requis pour obtenir des données au niveau du patient, ainsi que l’incapacité potentielle à obtenir tous les patients au niveau patient ta, conduisant à un sous-ensemble potentiellement biaisé d’études à analyser View Large

ÉTAPES POUR EFFECTUER OU APPRECIER UN EXAMEN SYSTÉMATIQUE

Définir la question

La partie la plus critique d’une revue systématique est de poser la bonne question Si une revue systématique est menée de manière méthodologiquement irréprochable, mais que les questions cliniques adressées ont peu de conséquences pour les patients ou les prestataires, l’examen aura une utilité clinique marginale. Dans une revue systématique le plus souvent aborde l’efficacité ou la sécurité d’une intervention thérapeutique, ou la performance d’un test diagnostique. Pour arriver aux bonnes questions, il faut l’apport et l’engagement d’un groupe multidisciplinaire d’intervenants, qui inclut souvent des fournisseurs des spécialités pertinentes. ; les patients, les payeurs et les décideurs politiques, par exemple, les administrateurs hospitaliers dans les revues systématiques effectuées pour la politique locale , ou les sociétés spécialisées pour les revues effectuées au niveau national ou international L’acronyme PICO population, intervention, comparateur, les résultats aident à clarifier les éléments critiques des questions clés Tableau

Tableau Description des éléments «PICO» avec un exemple PICO Élément Description Exemple Population Quelle est la tranche d’âge, le sexe, la race, le diagnostic ou la sévérité de la maladie de la population d’intérêt? Par exemple, tous les patients peuvent être intéressés avec insuffisance cardiaque, ou seulement ceux avec une classe de sévérité particulière qui ont été récemment sortis de l’hôpital Les patients adultes admis dans les unités de soins intensifs médicaux et chirurgicaux Intervention Quel est le médicament spécifique, dispositif, test, ou pratique clinique d’intérêt

Y a-t-il des doses particulières, des fréquences, des voies d’administration ou des paramètres de traitement d’intérêt? Un traitement particulier ou une combinaison d’interventions pouvant être utilisées dans une stratégie de test-traitement peut être intéressé. Traitement antimicrobien guidé par l’utilisation de procalcitonine sérique Comparateur Le comparateur est-il un placebo, un traitement standard ou un comparateur actif? Traitement antimicrobien sans guidage par la procalcitonine Résultats Résultats des mesures du processus d’intérêt, résultats de substitution, résultats cliniques et / ou coûts Mortalité, durée du traitement antimicrobien, unité de soins intensifs, et durée d’hospitalisation PICO Élément Description Exemple Population Quelle est la tranche d’âge, le sexe, la race, le diagnostic ou la sévérité de la maladie de la population d’intérêt? Par exemple, on peut s’intéresser à tous les patients insuffisants cardiaques; avec une classe de gravité particulière qui a été récemment sorti de l’hôpital Les patients adultes admis à un hôpital médical nd unités de soins intensifs chirurgicaux Intervention Quel est le médicament, dispositif, test ou pratique clinique spécifique d’intérêt?

Existe-t-il des doses particulières, des fréquences, des voies d’administration ou des paramètres de traitement d’intérêt? Un traitement particulier ou une combinaison d’interventions pouvant être utilisées dans une stratégie de test-traitement peut être intéressant. Traitement antimicrobien guidé par l’utilisation de procalcitonine sérique Comparateur Le comparateur est-il un placebo, un traitement standard ou un comparateur actif? Traitement antimicrobien sans guidage par la procalcitonine Résultats Résultats des mesures du processus d’intérêt, résultats de substitution, résultats cliniques et / ou coûts Mortalité, durée du traitement antimicrobien, unité de soins intensifs, et durée de séjour à l’hôpital Abréviation: PICO, population, intervention, comparateur, résultatsView Large

Établir les critères d’admissibilité

Une fois la question définie, il faut établir des critères pour inclure ou exclure systématiquement les études. Limiter les études incluses par plan d’étude est une approche commune, par exemple, inclure seulement les essais contrôlés randomisés (ECR) si l’on se concentre sur l’efficacité d’une intervention; Des ECR, des cohortes et des études cas-témoins si l’on s’intéresse à l’efficacité ou à la sécurité réelle d’une intervention; ou des études transversales si l’on s’intéresse aux caractéristiques d’un test diagnostique D’autres critères d’admissibilité populaires comprennent l’année de publication et une période minimale de suivi pour un résultat donné À titre d’exemple, si l’on s’intéresse à l’impact d’un type particulier d’une prothèse antimicrobienne sur les infections articulaires à l’année, on pourrait exclure les anciennes études examinant des versions obsolètes du dispositif, ainsi que des études limitées à l’analyse de l’impact du dispositif sur les infections articulaires pendant le séjour hospitalier postopératoire. la recherche d’études en anglais seulement, ou si l’étude a été publiée ou non dans une revue évaluée par des pairs; cependant, de telles exclusions peuvent accroître le risque de biais de déclaration. De tels biais se produisent le plus souvent lorsque les études publiées dans la littérature anglophone ou évaluée par les pairs sont plus susceptibles d’être «positives» que celles qui ne le sont pas. Une étude «positive» est définie comme une étude où les résultats sont statistiquement significatifs et favorisent l’intervention d’intérêt. Les biais de reportage tels que le «langage» ou le «biais de publication» aboutissent souvent à des conclusions plus favorables dans une revue systématique. Inversement, inclure des études non publiées dans une revue pourrait réduire la validité de la revue, car les études qui ne sont pas publiées dans la littérature évaluée par les pairs mais qui sont plutôt sous forme abstraite sont souvent des travaux préliminaires, les résultats de ce qui peut changer de façon significative avec une analyse plus approfondie et un examen par les pairs De plus, l’inclusion d’études en langue autre que l’anglais pourrait e et le coût d’un examen, qui pourrait ne pas être réalisable si l’examen est rapide pour éclairer la politique hospitalière locale, et les exclure pourrait ne pas avoir d’impact sur les résultats finaux de l’examen En considérant les critères d’éligibilité, La recherche doit être sensible ou spécifique Si l’on effectue un examen pour informer une directive nationale, la recherche devrait maximiser la sensibilité Ainsi, il peut y avoir moins de critères d’éligibilité Si l’on effectue un examen rapide pour informer la politique d’une institution locale, choisir d’effectuer une recherche avec plus de spécificité avec des critères d’éligibilité plus étroits

Rechercher la littérature

Une fois les questions clés et les critères d’éligibilité finalisés, il faut concevoir une stratégie de recherche et décider des ressources à rechercher. Les bibliothécaires peuvent être très utiles pour traduire les questions clés et les critères d’éligibilité en stratégies de recherche en utilisant le terme libre le plus approprié. Termes de sujet médical [MeSH] dans PubMed , ou termes d’Emtree dans Embase Ils peuvent également aider à combiner ces termes en concepts, et lier ces concepts en utilisant les opérateurs booléens appropriés ie AND, OR et NOT Last, ils peuvent aider on utilise des filtres de recherche validés ou «haies» pour restreindre la recherche à des modèles d’étude particuliers Tableau , et aider à sélectionner les bases de données électroniques les plus pertinentes pour ses questions clés Tableau Pour toutes ces raisons, l’IOM , dans son récent rapport sur les normes pour les revues systématiques, recommande d’inclure les bibliothécaires dans la conduite des revues systématiques

Exemples de tableaux de filtres de recherche pour identifier différents modèles d’étude dans OVID Medline Systematic

Critiques Randomized Controlled

Essais Observationnel

Études Diagnostic

Études Medline ou systématique

reviewtw ou méta

essai randomisé contrôlé par essai contrôlé randomisé essai clinique randomisé en laboratoire essais cliniques en tant que sujets thrombomialabtrialtior / -exp animaux / non humains études non épidémiologiques / exp études de cas de contrôle / études de cohortes exp / étude de cas étude de cas adj ou studiestwcohort analyse adj étude ou studiestwobservational adj étude ou studiestwlongitudinaltwretrospectivetwcross sectionvalwcross-sectionsal studies / ou / – exp sensibilité et spécificité / spécificitétwfalse negativetwaccuracytwscreeningtwor / – Systematic

Critiques Randomized Controlled

Essais Observationnel

Études Diagnostic

Études Medline ou systématique

reviewtw ou méta

analysispt essais contrôlés randomisés trialptrandomizedabplaceboabclinical cliniques trialptcontrolled comme topicshrandomlyabtrialtior / -exp animaux / non humanssh pas d’études épidémiologiques / exp études de contrôle de cas / études de cohorte exp / cas controltwcohort étude adj ou studiestwcohort analy étude complémentaire adj ou étude studiestwobservational adj ou studiestwlongitudinaltwretrospectivetwcross études sectionaltwcross section / ou / – exp sensibilité et spécificité / spécificitétwfalse negativetwaccuracytwscreeningtwor / – Abréviations: ab, abstract; adj, adjacent; exp, exploser; pt, type de publication; sh, sous-titres de rubrique médicale; ti, titre; tw, texte wordsView Large

Medline est une ressource particulièrement utile pour les questions de pharmacoépidémiologie ou de pharmacoéconomie De nombreux examens systématiques effectuent des recherches dans Medline et Embase, bien que certaines preuves suggèrent que la valeur incrémentale de la recherche Embase dans le contexte d’un Medline search peut être limité Cochrane Library Communément utilisé dans les revues systématiques, en particulier pour sa base de données CENTRAL, qui est une compilation d’essais cliniques contrôlés méticuleusement entretenus par les nombreux Cochrane Review Group CINAHL Une base de données précieuse lorsque les questions impliquent les domaines des soins infirmiers ou de la qualité PsycINFO Utile pour répondre aux questions dans le domaine de la santé mentale Description de la base de données Medline La première base de données de recherche médicale En général, PubMed est l’interface libre et OVID Medline est une interface courante soutenu par l’institution abonnements al permettant une recherche plus complexe La liste des références générées pour une recherche donnée dans Medline devrait être similaire quelle que soit l’interface utilisée; la principale exception est que les articles en attente d’indexation par les bibliothécaires de la National Library of Medicine seront inclus dans PubMed comme « en cours », mais pas dans l’interface OVID Medline standard. Pour capturer ces articles dans la recherche, on doit utiliser PubMed ou Base de données OVID PreMedline en plus de la norme OVID Medline Embase Une grande base de données européenne similaire dans Medline, mais jusqu’à% des citations dans Embase ne sont pas dans Medline Ressource particulièrement bonne pour pharmacoepidemiology ou pharmacoeconomics sujets Beaucoup de revues systématiques cherchent Medline et Embase, bien que certaines preuves suggèrent que la valeur incrémentale de la recherche Embase dans le contexte d’une recherche Medline peut être limitée Cochrane Library Communément utilisé dans les revues systématiques, en particulier pour sa base de données CENTRAL, qui est une compilation d’essais cliniques contrôlés méticuleusement entretenus par les nombreux Cochrane Review Group CINAHL Une base de données précieuse PsycINFO Utile pour répondre aux questions dans le domaine de la santé mentale View LargeBesides recherche dans les bases de données de littérature électronique, il faut également envisager de rechercher des références bibliographiques des études retenues pour inclusion ainsi que En outre, la recherche manuelle de revues de grande valeur peut aider à identifier les études qui sont mal indexées. Bien que cela puisse sembler impraticable, cela peut être élevé. céder si la question est particulièrement étroite de sorte qu’il n’y a que quelques revues clés sur le terrain. Pendant le processus de recherche, il faut partager les résultats de recherche avec des experts du domaine pour s’assurer que la recherche n’a pas manqué d’études pertinentes. des fabricants de produits pharmaceutiques ou d’appareils, en particulier lorsque les Pour maximiser le rendement de ses recherches, il faut examiner un petit échantillon aléatoire de résultats générés par la recherche de chacune des bases de données que l’on envisage d’utiliser, de sorte qu’on puisse distinguer Ces bases de données avec les études les plus pertinentes Lorsque vous effectuez un examen rapide, vous pouvez concentrer vos recherches sur les bases de données les plus rentables et rendre le processus plus efficace. Après les recherches, vous devez combiner les résultats des différentes bases de données utilisées dans le gestionnaire de référence. et supprimer les publications en double Il faudra ensuite décider si un examen indépendant des titres et des résumés est nécessaire pour sélectionner le texte intégral afin de l’examiner de plus près ou des examens indépendants des titres et des résumés, avec résolution des désaccords par consensus ou un troisième examen indépendant. repose sur les ressources disponibles pour effectuer l’examen, c’est-à-dire le personnel et les fonds, ainsi meline de la revue par exemple, semaines vs mois Comme recommandé par les normes actuelles, on devrait idéalement avoir & gt; examen indépendant pour chacune des étapes, car plusieurs examens indépendants permettent d’assurer que les critères d’admissibilité sont appliqués de manière impartiale Si l’on doit équilibrer la rigueur de l’examen avec l’efficacité du processus, on pourrait choisir d’avoir un examen indépendant. les titres et les résumés pour déterminer quel texte intégral pour examiner le défaut pour le réviseur ici serait d’inclure toute étude dont il ou elle est incertain, puis des examens indépendants du texte intégral pour inclusion dans la revue Pour les examens rapides effectués et utilisés dans les paramètres locaux, on peut choisir d’avoir un examen indépendant pour le titre, l’abstract et le filtrage du texte intégral; Cependant, si vous utilisez un seul évaluateur, le réviseur doit être un méthodologiste expérimenté

Extraction de données

Une fois les études sélectionnées, il faut établir des priorités pour les données et éviter la tentation de tout extraire des études identifiées. Pour aider à prioriser les éléments de données à extraire, anticiper la structure et le contenu des tableaux de preuves dans la revue. les éléments de données les plus communs à extraire incluent auteur, année, conception, population, cadre, taille de l’échantillon, définitions et résultats des résultats cliniquement pertinents, et informations nécessaires pour évaluer le risque de biais de l’étude individuelle, comme les procédures de randomisation Pour s’assurer que les données sont extraites avec précision, des procédures d’assurance qualité devraient être établies Idéalement, un examen aurait & gt; extraire indépendamment les données, puis résoudre les écarts Si cela n’est pas possible, l’extraction par un seul examinateur devrait être suivie d’une autre révision pour vérifier l’exactitude des données extraites

Évaluer le risque de biais des études individuelles

Le risque de biais d’une étude est une mesure de sa validité interne L’inclusion d’études biaisées dans des revues systématiques conduit à des conclusions et des conclusions erronées Par conséquent, le risque de biais des études incluses dans la revue doit être évalué. L’échelle de Jadad pour l’évaluation du risque de biais des ECR est validée et couramment utilisée , mais d’autres échelles d’ECR existent aussi Il existe aussi des échelles pour juger du risque de biais des non-conformités. ECR et études diagnostiques L’avantage de ces échelles est qu’elles peuvent produire un score récapitulatif représentant le risque de biais d’une étude. Cependant, la plupart de ces échelles sont limitées en ce qu’elles n’ont pas été validées. ils prétendent mesurer le risque de biais dans les mêmes types d’étude, et il existe des différences dans la façon dont les items sont pondérés à travers les échelles. En outre, de nombreux modèles d’étude n’ont pas d’échelles établies pour juger de leur risque bi. En raison de ces limitations, la Collaboration Cochrane et d’autres autorités favorisent l’utilisation d’items individuels pour distinguer les études présentant des risques de biais plus élevés de celles présentant des risques de biais plus faibles. Ces items ne sont pas combinés pour produire un score résumé. choisis parmi les items inclus dans les échelles précédemment construites ou peuvent être développés par l’examinateur pour traiter la question d’intérêt spécifique Par exemple, si l’on évaluait le risque de biais des plans d’étude observationnels, on pourrait décider de noter si l’étude était prospective, ou ajustement éventuel pour un facteur de confusion particulièrement important Ces critères individuels pourraient différencier les études à plus haut risque de biais de celles à plus faible risque. Après avoir choisi une approche pour évaluer le risque de biais d’une étude, il faut alors décider comment l’évaluation sera utilisée. utiliser le risque de biais d’une étude comme critère d’inclusion / exclusion ou pour pondérer les études dans une méta-analyse Cependant, le plus souvent, le risque de biais est utilisé pour effectuer des analyses de sous-groupes ou de sensibilité, où les études présentant le risque de biais le plus faible sont regroupées et analysées, et les résultats comparés à l’analyse de tous les essais. Par exemple, dans une méta-analyse hypothétique d’ECR examinant l’impact d’une nouvelle préparation cutanée sur les infections du site opératoire, la méta-estimation des ECR suggère que la préparation cutanée réduit les risques de biais. infections du site opératoire superficiel Cependant, quand on méta-analyse les études qui répondent au critère de risque de biais d’aveugler l’évaluateur des résultats à l’utilisation de la préparation cutanée, on ne trouve aucune différence dans l’incidence des infections de site chirurgical superficiel entre les groupes. Dans cet exemple, l’analyse en sous-groupes des études répondant au critère suggère que les résultats de la méta-analyse dépendent du risque d’étude. f biais Les conclusions de la revue devraient donc être tempérées en conséquence. Dans cet exemple, un critère individuel a été utilisé pour stratifier les études en fonction de leur risque de biais plutôt que d’une échelle spécifique. Les preuves suggèrent que l’utilisation du but peut produire des résultats radicalement différents en fonction de l’utilisation de l’échelle, donc l’utilisation de telles échelles à cette fin n’est généralement pas recommandée

Figure Dans une méta-analyse hypothétique d’essais contrôlés randomisés, les essais contrôlaient l’impact d’une préparation cutanée sur les infections du site opératoire, la méta-estimation des ECR. suggère que la préparation de la peau réduit les infections superficielles du site opératoire. Cependant, lorsque les études qui répondent au critère de risque de biais de l’évaluation de l’utilisation de la préparation cutanée sont méta-analysées, il n’y a pas de différence dans l’infection superficielle du site opératoire. qui a fait appliquer la préparation cutanée Dans cet exemple, l’analyse en sous-groupe des études répondant aux critères de risque de biais suggère que les résultats de la méta-analyse dépendent du risque de biais des études. Les conclusions de la revue doivent donc être tempérées en conséquence Abréviation: CI, intervalle de confianceFigure Voir grandTélécharger slidePerforming analyses de sous-groupe pour dissuader Dans une méta-analyse hypothétique d’ECR d’essais contrôlés randomisés examinant l’impact d’une préparation cutanée sur des infections du site opératoire, la méta-estimation des ECR suggère que la préparation cutanée réduit la surface superficielle. infections du site opératoire Cependant, lorsque les études qui répondent aux critères de risque de biais de l’évaluateur de l’utilisation de la préparation cutanée sont méta-analysées, il n’y a pas de différence dans l’infection du site chirurgical superficiel chez les personnes ayant reçu la préparation cutanée. cet exemple, l’analyse en sous-groupe des études répondant aux critères de risque de biais suggère que les résultats de la méta-analyse dépendent du risque de biais des études. Les conclusions de la revue devraient donc être tempérées en conséquence. Abréviation: CI, intervalle de confiance

Synthèse des données

On peut synthétiser les données qualitativement en utilisant des résumés de preuves écrites et des tableaux de preuves ou quantitativement par des techniques méta-analytiques. Si les preuves sont suffisamment homogènes et quantitatives pour qu’une méta-analyse puisse fournir des informations supplémentaires, on devrait alors envisager sérieusement une telle analyse La méta-analyse peut être très utile dans la situation où il existe un certain nombre de petites études «négatives» qui sont similaires en termes de populations, d’interventions et de résultats qu’elles examinent, et la combinaison des études peut augmenter le pouvoir de trouver une différence s’il existe Des méta-analyses peuvent également être utiles lorsque l’on veut produire une estimation plus précise de l’effet en combinant les résultats d’études individuelles. De plus, la méta-analyse peut aider à déterminer si les résultats sont statistiquement différents les analyses de sous-groupes peuvent aider à comprendre les causes de ces différences, Pour réaliser une méta-analyse, il faut d’abord estimer une mesure récapitulative et sa variance pour chacune des études individuelles à inclure dans la méta-analyse conduction. On doit ensuite pondérer chaque étude en fonction de la taille de l’échantillon, puis combiner statistiquement les résultats de chaque étude pour obtenir une moyenne pondérée, par opposition à une moyenne simple Figure est une parcelle de forêt typique illustrant une méta-analyse des ECR, où chaque rangée et chaque boîte représente une étude individuelle, la taille de chaque case représente le poids de cette étude, la ligne horizontale à travers la case représente l’intervalle de confiance en% CI de la taille de l’effet de l’étude, et le losange en bas de la figure représente la méta-estimation résultant de la combinaison statistique des résultats du études individuelles Les extrémités latérales du losange représentent le% IC de la méta-estimation. Les méta-analyses peuvent être réalisées en utilisant des modèles à effets fixes ou à effets aléatoires. Tableau

e Q test ajusté pour le nombre d’études incluses dans la méta-analyse Il mesure le pourcentage de variation entre les études qui est dû à l’hétérogénéité entre les études et non le hasard, et est mesuré sur une échelle de% An I value & gt;% Méta-régression La méta-régression peut aider à examiner l’association entre les caractéristiques spécifiques de l’étude et les résultats de la méta-analyse. La méta-régression est similaire à la norme. techniques de régression utilisées pour examiner l’association entre les caractéristiques individuelles des patients et les résultats individuels de l’étude, mais se produit au niveau de l’étude plutôt que du patient Compte rendu Compte tenu du fait qu’il peut être difficile de détecter visuellement l’asymétrie pour évaluer le biais de déclaration, particulièrement s’il n’y a que quelques études incluses dans votre analyse , des tests statistiques tels que Le test d’Egger et Begg peut également être utilisé pour identifier ces biais En outre, des méthodes statistiques telles que la technique de compensation et de remplissage peuvent aider à modéliser l’impact d’études plus petites et moins positives sur la méta-estimation pour déterminer la sensibilité des résultats. l’examen pourrait être un biais de déclaration Si l’ajout d’études plus petites et moins positives à l’aide de techniques de modélisation ne modifie pas significativement la méta-estimation, les résultats de l’examen peuvent être robustes à tout biais de déclaration. toute méta-analyse est le modèle utilisé pour effectuer l’analyse Les modèles à effets fixes supposent qu’il existe un effet sous-jacent de l’intervention à l’étude, que toutes les études mesurent cet effet et que les différences entre les résultats des études individuelles sont une conséquence de la variation d’échantillonnage À l’inverse, les modèles à effets aléatoires supposent que les différences entre les résultats des études individuelles reflètent ect une distribution des effets de l’intervention étudiée Ils offrent souvent, mais pas toujours, une estimation plus prudente, c’est-à-dire des intervalles de confiance plus larges. Ainsi, s’il existe une hétérogénéité significative dans une méta-analyse, un modèle à effets aléatoires devrait être Utilisé pour effectuer l’analyse Plus important encore, il faut explorer les raisons potentielles de l’hétérogénéité observée, comme décrit dans le texte Hétérogénéité L’hétérogénéité est typiquement estimée par le test Q, ie le test and, et mesure si les estimations spécifiques à l’étude sont statistiquement différentes l’un de l’autre Le test ne permet pas de déterminer laquelle des études est différente, ou combien d’études sont différentes. Les principales limites du test Q sont qu’il est sous-alimenté lorsqu’il n’y a qu’un petit nombre d’études incluses dans la méta-analyse. , il ne suggérera aucune hétérogénéité statistiquement significative quand il existe en vérité, et il a un pouvoir excessif quand il y a un grand nombre d’études incluses dans la méta-a nalyse, c’est-à-dire que le test suggère une hétérogénéité significative quand il n’existe pas réellement Étant donné que le scénario le plus courant dans une méta-analyse est d’avoir trop peu d’études, et que le test Q est sous-puissant pour détecter une hétérogénéité significative dans ce scénario. Plus récemment, le test I a été développé pour tenir compte de ces limitations Le test I est essentiellement le test Q ajusté pour le nombre d’études incluses dans la analyse Elle mesure le pourcentage de variation entre les études qui est dû à l’hétérogénéité entre les études et non le hasard, et est mesurée sur une échelle de% An I value & gt;% est considérée comme une hétérogénéité modérée à élevée, mais certains considèrent des valeurs & lt; % d’hétérogénéité statistiquement significative Meta-régression La méta-régression peut aider à examiner l’association entre les caractéristiques spécifiques de l’étude et les résultats de la méta-analyse. ession est similaire aux techniques de régression standard utilisées pour examiner l’association entre les caractéristiques individuelles des patients et les résultats de l’étude individuelle, mais se produit au niveau de l’étude plutôt que du patient Compte rendu Compte tenu du fait qu’il peut être difficile de détecter visuellement asymétrie dans les diagrammes en entonnoir créés pour évaluer le biais de déclaration, particulièrement si seulement quelques études sont incluses dans votre analyse , des tests statistiques tels que le test d’Egger et Begg peuvent également être utilisés pour identifier ces biais. La technique de compensation et de remplissage peut aider à modéliser l’impact des études plus petites et moins positives sur la méta-estimation afin de déterminer dans quelle mesure les conclusions de l’examen peuvent être biaisées. méta-estimation, les résultats de votre examen peuvent être robustes à tout biais de déclaration résultant de votre stratégie de recherche

Figure Vue largeDétail de la forêtPatrimoine forestier montrant l’hétérogénéité Figure est une «parcelle forestière» typique illustrant une méta-analyse d’ECR d’essais contrôlés randomisés, où chaque rangée et chaque boîte représentent une étude individuelle, la taille de chaque boîte représente le poids de cette étude, la ligne horizontale à travers la boîte représente l’intervalle de confiance en% CI de la taille de l’effet de l’étude, et le losange en bas de la figure représente la méta-estimation résultant de la combinaison statistique des résultats des études individuelles Les extrémités latérales du diamant représentent le% IC de la méta-estimation Dans cette méta-analyse, des études montrent une réduction statistiquement significative des infections du site chirurgical superficiel en utilisant la préparation cutanée à l’examen, alors que les études ne montrent pas de différence dans le site opératoire les infections entre ceux qui ont reçu la préparation et ceux qui ne l’ont pas sont des études dans ceux qui ont des chirurgies propres, w Ces différences suggèrent que l’effet de la préparation cutanée peut être différent en fonction du risque initial d’infection du site opératoire par les patients. En d’autres termes, la préparation peut seulement faire une différence Lorsque le risque d’infection dépasse un seuil minimum Si l’on devait méta-analyser ces études sans reconnaître et explorer l’hétérogénéité entre les résultats individuels de l’étude, l’interaction importante entre l’efficacité de la préparation et le risque d’infection des patients n’a peut-être pas été abréviation: CI, intervalle de confianceFigure Voir grandTélécharger DiapositivePatrimoine forestier démontrant l’hétérogénéité Figure est un «diagramme forestier» typique illustrant une méta-analyse d’ECR d’essais contrôlés randomisés, où chaque rangée et chaque boîte représentent une étude individuelle, la taille de chaque boîte représente le poids de cette étude, la ligne horizontale thr la case représente l’intervalle de confiance en% CI de la taille de l’effet de l’étude, et le losange en bas de la figure représente la méta-estimation résultant de la combinaison statistique des résultats des études individuelles Les extrémités latérales du losange représentent le% CI de la méta-estimation Dans cette méta-analyse, les études montrent une réduction statistiquement significative des infections superficielles du site opératoire en utilisant la préparation cutanée étudiée, alors que les études ne montrent pas de différence entre les infections du site opératoire entre celles qui ont reçu la préparation et ceux qui ne l’ont pas sont ceux qui ont eu des chirurgies propres, alors que les études qui ont montré une différence examinaient les populations subissant des chirurgies propres contaminées. Ces différences suggèrent que l’effet de la préparation cutanée peut être différent selon les patients. En d’autres termes, la préparation peut seulement faire la différence Si le risque d’infection dépassait un certain seuil minimum Si l’on devait méta-analyser ces études sans reconnaître et explorer l’hétérogénéité entre les résultats individuels de l’étude, l’interaction importante entre l’efficacité de la préparation et le risque d’infection des patients n’a peut-être pas été abréviation: CI, intervalle de confianceOn peut synthétiser quantitativement les résultats des ECR, ainsi que des non-ECR Voir les publications référencées pour en savoir plus sur la synthèse quantitative des études observationnelles et diagnostiques , y compris les études de tests génétiques [ ]

Exploration de l’hétérogénéité

Si l’hétérogénéité existe dans une méta-analyse, il faut l’explorer et ne pas l’ignorer L’exploration de l’hétérogénéité est un objectif critique des méta-analyses Les différences dans les plans d’étude, les populations, les interventions, les comparateurs, les définitions des résultats et la conduite des études peuvent conduire à résultats différents entre les études Un examen de ces différences en utilisant des analyses de sous-groupes ou la technique de méta-régression Tableau peut aider à comprendre les conditions les plus susceptibles de produire des effets positifs ou négatifs d’une intervention. Tableau Ainsi, s’il existe des différences réelles entre les études dans les variables énumérées ci-dessus, il est prudent d’examiner l’effet de ces différences sur la méta-estimation, peu importe s’il y a des différences statistiques significatives. il y a une hétérogénéité statistique significative présente

Exploration des biais de reportage

Pour aider à identifier le biais de déclaration, on peut représenter les tailles des études incluses dans la revue sur l’axe des y par rapport à la taille des effets des études sur l’axe des x. Ce type de tracé est appelé «tracé en entonnoir» parce que la forme Figure A [,,] S’il existe un « quadrant manquant » dans la base de l’entonnoir, cela suggère que des études plus petites, moins positives théoriquement existantes, peuvent ne pas avoir été identifiées dans la recherche , biaisant ainsi les résultats en faveur de l’intervention d’intérêt Figure B

Figure Vue largeTélécharger la diapositiveAvantager le biais de déclaration en utilisant les diagrammes en entonnoir A, Pas de biais de déclaration B, Biais de rapport Pour aider à identifier le biais de déclaration, on peut représenter les tailles des études incluses dans la révision sur l’axe des ordonnées. La taille de l’étude est généralement représentée par la variance ou l’erreur-type de l’estimation de l’étude. Comme les estimations des plus petites études auront des variances plus grandes ou des erreurs-types, elles seront situées plus bas sur l’axe des ordonnées. ces études plus petites seront réparties uniformément autour de la ligne verticale représentant la méta-estimation résultant de la combinaison statistique de toutes les études dans cette parcelle, le rapport de risque [RR] = Les études plus grandes seront au sommet de la parcelle, et devraient se rapprocher de la ligne verticale que les plus petites études parce qu’ils sont plus grands et contribuent plus de poids à la méta-estimation globale Ce type de parcelle est appelée un « tracé en entonnoir » parce que la forme de le tracé devrait représenter un entonnoir inversé A S’il y a un «quadrant manquant» dans la base de l’entonnoir, cela suggère que des études plus petites et moins positives théoriquement existantes n’ont peut-être pas été identifiées dans la recherche, biaisant ainsi les résultats. faveur de l’intervention d’intérêt Notez que l’absence des études plus petites et moins positives dans cette parcelle modifie la méta-estimation de RR = à RR = BFigure View largeTélécharger la diapositiveAssigner le biais de déclaration en utilisant les diagrammes en entonnoir A, Pas de biais de déclaration aider à identifier biais de déclaration, on peut tracer les tailles des études incluses dans la revue sur l’axe des ordonnées contre les tailles d’effet des études sur l’axe des x. La taille de l’étude est communément représentée par la variance ou l’erreur-type. les estimations provenant d’études plus petites auront des variances plus grandes ou des erreurs-types, elles seront situées plus bas sur l’axe des y, étant donné les axes sur la parcelle typique. Idéalement, ces études plus petites seront réparties uniformément répartir autour de la ligne verticale représentant la méta-estimation résultant de la combinaison statistique de toutes les études dans cette parcelle, le rapport de risque [RR] = Les études plus importantes seront au sommet de la parcelle, et devraient se rapprocher de la ligne verticale De plus petites études parce qu’elles sont plus grandes et contribuent plus de poids à la méta-estimation globale Ce type de parcelle est appelé un «tracé en entonnoir» parce que la forme de la parcelle devrait représenter un entonnoir inversé A S’il y a un «quadrant manquant» dans la base de l’entonnoir, cela suggère que des études plus petites, moins positives théoriquement existantes peuvent ne pas avoir été identifiées dans la recherche, biaisant ainsi les résultats en faveur de l’intervention d’intérêt. Notons que l’absence d’études plus petites et moins positives dans cette recherche l’intrigue modifie la méta-estimation de RR = à RR = B

RESSOURCES SUPPLÉMENTAIRES POUR LA PERFORMANCE, LES RAPPORTS ET

APPRECIATION DES REVUES SYSTEMATIQUES

Il existe un certain nombre de normes pour mener, signaler et juger le risque de biais des revues systématiques et des méta-analyses, dont les plus importantes sont le rapport récent de l’IOM pour réaliser , les éléments PRISMA préférés pour les revues systématiques et les méta-analyses. -Analyses statement for reporting , et la liste de contrôle AMSTAR pour mesurer le risque de biais Il est préférable de revoir ces publications avant d’entamer une revue systématique pour s’assurer que l’on considère les méthodes les plus appropriées et les documenter en conséquence. Des ressources plus détaillées [,,,] et des manuels existent pour ceux impliqués dans la rédaction de revues pour des organisations établies, telles que la Cochrane Collaboration ou l’Agence pour la Recherche en Santé et les Centres de Pratiques Prévoyants de Qualité. est également disponible gratuitement auprès de ces organisations pour aider les individus à effectuer plusieurs des étapes d’une revue systématique, y compris le criblage de citation , l’extraction de données , et la méta-analyse elle-même

CONCLUSIONS

Effectuer un examen systématique et une méta-analyse est un processus scientifiquement rigoureux qui permet d’identifier et de synthétiser les preuves disponibles en réponse à une question clé. Les revues systématiques peuvent être qualitatives et quantitatives, par exemple une méta-analyse. d’études individuelles; l’exploration de l’hétérogénéité dans une méta-analyse est critique Les limites potentielles des revues systématiques et des méta-analyses incluent le risque de biais des études identifiées, par exemple, «déchets, déchets», l’hétérogénéité des études incluses, et les biais de déclaration résultant de Stratégie de recherche Il existe des normes qui peuvent aider les auteurs à effectuer et à rapporter des revues systématiques et des méta-analyses valides et réalisables.

Remarques

Remerciements L’auteur voudrait remercier Rajender K Agarwal, Matthew D Mitchell et David R Goldmann pour avoir révisé une version antérieure de ce manuscrit, et pour leur aide avec des tableaux et des figures. Le soutien financier CAU a reçu des fonds des Centers for Disease Control et Prevention pour co-auteur des directives de contrôle des infections, et est le directeur associé de l’Institut ECRI-Penn Medicine Agency pour la recherche sur les soins de santé et la qualité AHRQ Evidence-based Practice Center, qui coauteurs comparatif des évaluations de l’efficacité pour les conflits d’intérêts. soumis le formulaire ICMJE pour la divulgation des conflits d’intérêts potentiels Conflits que les éditeurs jugent pertinents pour le contenu du manuscrit ont été divulgués