Revue systématique et méta-analyses des essais randomisés 229
le même sujet qui avaient été enregistrées, mais dont huit n’avaient
pas été publiées [2]. La méta-analyse des essais publiés montrait une
différence statistiquement significative en faveur d’un traitement
(p = 0,02), alors que la méta-analyse de l’ensemble des 29 essais ne
montrait pas de différence en faveur de ce traitement (p = 0,25).
Un autre biais est représenté par les publications multiples d’un même
essai randomisé. Bien que cette pratique ne soit pas éthiquement
acceptable, des auteurs peu scrupuleux peuvent s’y livrer. Par exemple,
une recherche sur des essais randomisés qui ont été publiés concernant
l’ondanstéron a montré que c’était le cas pour 17 % d’entre eux [3]. Ces
publications redondantes sont parfois difficiles à dépister lorsqu’elles
sont réalisées dans des langues différentes avec des auteurs mis dans
des ordres différents, voire qui ne sont pas toujours les mêmes.
C’est la raison pour laquelle, l’opinion qui consiste à estimer que les
méta-analyses constituent le niveau de preuve le plus élevé de la médecine factuelle est sujette à caution à cause de ces biais qui ne sont pas
toujours détectables, loin s’en faut.
Les registres d’essais randomisés qui existent, par exemple, en France, à
l’Agence française de sécurité sanitaire des produits de santé ont pour
principal objectif d’informer la communauté scientifique des essais en
cours, d’éviter des essais redondants et de limiter un risque de biais
par défaut des méta-analyses.
Hétérogénéité des essais randomisés
inclus dans une méta-analyse
Si l’inclusion de tous les essais randomisés dans une méta-analyse
est indispensable, un déséquilibre risque de se produire si les effectifs
de malades inclus dans les différents essais sont très différents les uns
des autres. Les études qui ont inclus le plus grand nombre de malades
« tirent vers elles » l’ensemble des résultats. La méta-analyse s’éloigne
alors d’autant plus de ce qui était son objectif.
De plus, une méta-analyse n’a de sens que si les résultats des différents essais analysés ne sont pas diamétralement opposés c’est-à-dire
s’il n’y a pas d’hétérogénéité qualitative. Dans le cas contraire, la métaanalyse est un instrument inadapté. La réflexion doit alors porter
sur la compréhension des causes qui sont susceptibles d’expliquer de
telles divergences de résultats, ce qui peut être une source intéressante
d’enseignements.
Néanmoins, le plus souvent, il n’existe que des différences limitées dans
l’efficacité d’un traitement d’un essai à l’autre. C’est l’hétérogénéité
quantitative que l’on ne peut évoquer que si les différences d’un essai à
le même sujet qui avaient été enregistrées, mais dont huit n’avaient
pas été publiées [2]. La méta-analyse des essais publiés montrait une
différence statistiquement significative en faveur d’un traitement
(p = 0,02), alors que la méta-analyse de l’ensemble des 29 essais ne
montrait pas de différence en faveur de ce traitement (p = 0,25).
Un autre biais est représenté par les publications multiples d’un même
essai randomisé. Bien que cette pratique ne soit pas éthiquement
acceptable, des auteurs peu scrupuleux peuvent s’y livrer. Par exemple,
une recherche sur des essais randomisés qui ont été publiés concernant
l’ondanstéron a montré que c’était le cas pour 17 % d’entre eux [3]. Ces
publications redondantes sont parfois difficiles à dépister lorsqu’elles
sont réalisées dans des langues différentes avec des auteurs mis dans
des ordres différents, voire qui ne sont pas toujours les mêmes.
C’est la raison pour laquelle, l’opinion qui consiste à estimer que les
méta-analyses constituent le niveau de preuve le plus élevé de la médecine factuelle est sujette à caution à cause de ces biais qui ne sont pas
toujours détectables, loin s’en faut.
Les registres d’essais randomisés qui existent, par exemple, en France, à
l’Agence française de sécurité sanitaire des produits de santé ont pour
principal objectif d’informer la communauté scientifique des essais en
cours, d’éviter des essais redondants et de limiter un risque de biais
par défaut des méta-analyses.
Hétérogénéité des essais randomisés
inclus dans une méta-analyse
Si l’inclusion de tous les essais randomisés dans une méta-analyse
est indispensable, un déséquilibre risque de se produire si les effectifs
de malades inclus dans les différents essais sont très différents les uns
des autres. Les études qui ont inclus le plus grand nombre de malades
« tirent vers elles » l’ensemble des résultats. La méta-analyse s’éloigne
alors d’autant plus de ce qui était son objectif.
De plus, une méta-analyse n’a de sens que si les résultats des différents essais analysés ne sont pas diamétralement opposés c’est-à-dire
s’il n’y a pas d’hétérogénéité qualitative. Dans le cas contraire, la métaanalyse est un instrument inadapté. La réflexion doit alors porter
sur la compréhension des causes qui sont susceptibles d’expliquer de
telles divergences de résultats, ce qui peut être une source intéressante
d’enseignements.
Néanmoins, le plus souvent, il n’existe que des différences limitées dans
l’efficacité d’un traitement d’un essai à l’autre. C’est l’hétérogénéité
quantitative que l’on ne peut évoquer que si les différences d’un essai à