Statistiques pour Médecins: Revue systématique et méta-analyse PDF

STATISTIQUES POUR MEDECINS Revue systématique et méta-analyse Christophe Combescure Angèle Gayet-Ageron Unité d’Appui Méthodologique du CRC FACULTÉ DE MÉDECINE  Revue dernière séance  Mesures d’association – utile pour i...

STATISTIQUES POUR MEDECINS Revue systématique et méta-analyse Christophe Combescure Angèle Gayet-Ageron Unité d’Appui Méthodologique du CRC FACULTÉ DE MÉDECINE  Revue dernière séance  Mesures d’association – utile pour interpréter l’effet d’une intervention, la relation entre un facteur d’exposition et le problème de santé – dépend de la nature des variables étudiées – odds ratio, risque relatif, différence de risque, différence de moyennes, hazard ratio, …  Cinq explications possibles pour une association: – causalité, causalité inverse, effet de confusion, biais, hasard  Biais (erreur systématique) vs hasard (erreur aléatoire)  Principaux biais: – biais de sélection, biais d’information 2  Revue dernière séance  Exemple d’effet de confusion Consommation Décès de café Candidats: Consommation de tabac Z Consommation d’alcool Facteur de confusion Activité physique Consommation de fruits Consommation de viande rouge  Pour neutraliser les effets de confusion: – randomisation (essais cliniques) – appariement (certaines études cas-témoins) – stratification – ajustement statistique (modèle multiple) 3  Objectifs  Comprendre les notions suivantes: – revue systématique d’essais cliniques randomisés sur un thème donné – méta-analyse – effet commun (odds ratio, différence de moyenne,…) – hétérogénéité – biais de publication Chapitres Petrie/Sabin 43: Méta-analyse 4  Comment résoudre une question clinique ? A partir de quelles informations ?  Improviser  Demander à un collègue expérimenté  Relire un textbook  Faire une recherche rapide sur Pubmed 30 000 journaux référencés! 37 millions d’articles référencés!  Revue (systématique) narrative  Revue systématique avec analyse statistique synthétisant les études retenues (méta-analyse) 5  Exemple d’une situation clinique  Vous vous demandez si l’ergothérapie améliore la récupération après un accident vasculaire cérébral (AVC) 6 Mots clés 7  Recherche d’articles « vite fait bien fait »  Limites: – mots clés très restrictifs: risque de rater des articles intéressants trop vagues: liste de références très longue – trop d’études à résumer et à combiner de manière improvisée – lecture non détaillée des articles par manque de temps – sélection de certains articles…. sur quelle base ? les plus récents ? ceux qui montrent une efficacité de l’intervention? – risque important d’une sélection non objective de l’information Risque d’une lecture partielle, fragmentée, biaisée 8  Alternative: la revue* systématique  Revue systématique: – revue méthodique – consiste à trouver toutes les études analysant une question de recherche donnée évaluer et discuter ces études (qualité, méthodologie, population cible, résultats,…) – permet de avoir une vision globale des recherches faites sur une certaine question éviter les biais de sélection et d’interprétation expliquer pourquoi les résultats des différentes études varient * En bon français: recension (= examen critique et détaillé des textes ) 9  Méthode: revue systématique (1) 1) Définition d’une question clinique 10  Méthode: revue systématique (2) 2) Stratégie de recherche large et sélection des études Recherche initiale – choix des bases de données (PubMed, Embase, ISI, Cochrane,…) – choix des mots clés utilisés dans les moteurs de recherche et quels liens (et, ou, négation) – références citées dans des articles – littérature grise (rapports, thèses, …) Filtrage des résultats – sélection des études à partir de critères définis a priori (type d’intervention, outcome mesuré, population,…) 11  Méthode: revue systématique (3) 3) Description des études éligibles: caractéristiques (durée de suivi, simple/double insu ,…) et qualité des études (évaluation du risque de biais…) caractéristiques des patients résultats rapportés 4) Synthèse des résultats rapportés concernant la question de recherche seulement commentés: revue systématique narrative combinés par une analyse statistique: revue systématique et méta-analyse 12  Retour à l’exemple  Question de recherche: l’ergothérapie améliore t’elle la récupération après un accident vasculaire cérébral (AVC) ?  Critère PICO: – P: patients avec des problèmes dans les activités de la vie quotidienne suite à un accident vasculaire cérébral – I : ergothérapie – C: soins habituels – O: décès, ou détérioration des capacités à avoir des activités de vie quotidiennes, ou mise en institution  Critères d’inclusion des études: – études correspondant au PICO – essais cliniques randomisés 13  BMJ. 2007 Nov 3;335(7626):894-5 Références bibliographiques correspondant aux mots clés Essais cliniques finalement retenus dans la revue systématique 14 Flow-chart: résultat de la procédure de recherche des études Description des études retenues dans la revue systématique 15   Résultats des essais cliniques randomisés: Groupe recevant Groupe recevant les l’ergothérapie soins classiques Nombre de patients décédés ou avec une détérioration ou placés en institution Nombre de patients suivis Outcome: décès, ou détérioration des capacités à avoir des activités de vie quotidiennes, ou mise en institution 16  Exemple de revue systématique narrative (1)  Evaluation et interprétation des résultats de chaque étude retenue dans la revue systématique: 17  Exemple de revue systématique narrative (2)  Synthèse narrative des résultats des études retenues dans la revue systématique: 18  Méta-analyse: principe  Une méta-analyse est une synthèse quantitative des résultats des études sélectionnées dans la revue systématique  Unité d’analyse statistique: l’étude, pas le patient  Résultat de chaque étude résumé par une mesure d’effet (odds ratio, risque relatif, différence de risque, différence de moyenne, etc)  Synthèse des études: effet commun = « moyenne » des effets estimés dans les études 19  Méta-analyse: exemple Etudes Données extraites Effet de l’intervention estimé des études dans chaque étude (IC95%) Effet commun (IC95%) Forest plot Rappel: outcome = décès, ou détérioration des capacités à avoir des activités de vie quotidiennes, ou mise en institution 20  Méta-analyse: exemple  Dans cette méta-analyse: – une différence de risque (DR) négative signifie que le risque de l’outcome (décès, détérioration des capacités à avoir des activités de vie quotidiennes, mise en institution) est plus petit dans le groupe « ergothérapie » que dans le groupe contrôle (« soins habituels ») – dans les 7 études de la méta-analyse, la différence de risque varie entre -0.26 et 0.01 – la différence de risque commune est -0.09 (intervalle de confiance à 95%: -0.15 à -0.04) – conclusion tirée à partir de l’ensemble des 7 études: l’ergothérapie permet de diminuer le risque de l’outcome par rapport aux soins habituels 21  Méta-analyse: méthode statistique (1)  Il ne faut pas ajouter les données individuelles: Etude 1 Etude 2 Etude 1 + Etude 2 Evt Abs evt Evt Abs evt Evt Abs evt A 10 40 A 10 0 A 20 40 B 0 10 B 40 10 B 40 20 DR=10/50-0/10=0.20 DR=10/10-40/50=0.20 DR=20/60-40/60= -0.33  Paradoxe de Simpson 22  Méta-analyse: méthode statistique (2)  Le principe d’une méta-analyse est de faire une « moyenne » des effets estimés : Etude 1 Etude 2 Evt Abs evt Evt Abs evt A 10 40 A 10 0 DRCommune = 0.20 B 0 10 B 40 10 DR=0.20 DR=0.20 23  Méta-analyse: méthode statistique (3)  L’effet global (θcommun) est estimé par la moyenne pondérée des effets dans chaque étude qCommun =  wiqi i ▪ wi est le poids attribué à l’étude i (la somme des poids vaut 1) ▪ qi est l’effet estimé dans l’étude i (différence de risques, logarithme de l’odds ratio, logarithme du risque relatif, …)  Les poids reflètent la quantité d’information apportée par une étude: le poids d’une étude de grande taille a tendance à être plus important que celui d’une étude de petite taille. 24  Méta-analyse: exemple La taille du carré est proportionnelle au poids de l’étude DRcommune = 0.128*(-0.08)+0.087*0.01+0.153*(-0.13)+… = -0.09 25  Méta-analyse: gain de précision et puissance La largeur de l’intervalle de confiance à 95% de l’effet commun (DRcommune) est plus petite que la largeur de l’intervalle de confiance à 95% de l’effet estimé dans chacun des essais => l’effet commun est plus précis que l’effet estimé dans les essais 26  Méta-analyse: gain de précision et puissance Aucun essai ne détecte un effet de l’ergothérapie (0 est dans l’IC95% des DRs) Effet commun statistiquement significatif (0 n’est pas dans l’IC95%) Dans une méta-analyse, même si aucun essai ne détecte un effet de l’intervention expérimentale, la synthèse des résultats des essais (DRcommune) peut permettre de détecter un effet global => Gain de puissance 27  Test statistique sur l’effet commun  Test d’association – en plus de l’intervalle de confiance à 95% autour de l’effet commun, il existe un test statistique d’hypothèse nulle : Ho: l’effet commun est nul – par exemple, Ho: DRcommune =0 – si la valeur p de ce test est inférieure à 0.05, alors l’effet commun est statistiquement significatif – attention: la valeur p du test d’association ne donne pas le sens de l’effet 28  Test statistique sur l’effet commun Effet commun Test d’association Ho: DRcommune = 0 Comme p