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l’autre varient plus que ce que les fluctuations d’échantillonnage pouvaient laisser prévoir. Des tests, peu puissants, peuvent mesurer cette
hétérogénéité. Ils permettent de vérifier l’absence de différence significative entre les résultats de chaque essai par rapport aux autres. En
pratique, l’étude de la représentation graphique des odds ratio permet
une évaluation suffisante de l’homogénéité relative des résultats des
différents essais inclus dans la méta-analyse.
En l’absence d’hétérogénéité, une méthode (de Peto) permet de
calculer les rapports de cotes selon un modèle à effet fixe.
L’évaluation des résultats : l’utilisation des odds ratio
L’utilisation des odds ratio trouve une excellente application dans les
méta-analyses.
Prenons l’exemple fictif d’une méta-analyse ayant porté sur trois essais
thérapeutiques randomisés (tableau I).
Tableau I – Exemple fictif d’une méta-analyse portant sur trois essais
randomisés.
Essais
Groupe traité
Groupe contrôle
Nombre de malades
Nombre de malades
vivants
décédés
vivants
décédés
A
37
2
41
1
B
151
11
146
4
C
102
5
101
7
À partir de ces données, il est possible de calculer pour chaque essai
l’odd ratio associé aux décès et son intervalle de confiance. Le tableau II
montre ce calcul pour le premier essai (A).
Tableau II – Calcul de l’odds ratio du premier essai (A).
L’odds des décès du groupe traité est égal à 2/37 (pt) = 0,05.
L’odds des décès du groupe contrôle traité est égal à 1/41 (pc) = 0,02.
L’odds ratio est égal à :
2/37 2 u 41
=
= 2,2
1/41 37 u 1
.
Le tableau III montre le calcul de la variance de cet odds ratio, l’écarttype, et l’intervalle de confiance.