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Dernière modification effectuée
le 9 February 2010
Méta-analyses

Souvent, les résultats observés dans les essais sont peu ou pas significatifs du fait du nombre réduit de malades inclus.

On peut essayer, en regroupant toutes ces études insuffisantes, de tirer un enseignement, grâce à la méthode des méta-analyses : elle consiste à reprendre toutes les données des essais relatifs à la question, et à les rassembler en deux groupes simples.  

Ainsi, en regroupant toutes les études comparant la chimiothérapie adjuvante du cancer du sein incluant dans un bras une anthracycline(quelle qu'elle soit, et quelle qu'en soit la dose) et dans un autre bras un traitement standard sans anthracycline, on peut démontrer que la présence d'une anthracycline est favorable.

Les méta-analyses représentent un apport statistique nouveau intéressant.

Exemple de méta-analyse : effet de l'hormonothérapie dans le cancer du sein.

A gauche, effet positif de l'hormonothérapie. A droite : effet négatif . Au milieu : aucun effet. Cinq études sont regroupées : aucune n'a suffisamment de cas pour permettre de conclure. L'écart type est trop important (nombre insuffisant de patientes). Le type d'hormono-thérapie est différent d'une étude à l'autre (les différents groupes n'ont pu se mettre d'accord sur la meilleure hormonothérapie), mais chaque étude a un groupe sans hormonothérapie et un groupe avec hormonothérapie. La méta-analyse constitue des groupes importants et permet de conclure à l'effet positif.

Cependant, il convient d'être très prudent dans leur interprétation.

Il faut se méfier qu'aucun malade n'ait été exclu (notamment en raison de toxicité).

De plus, la plupart des auteurs n'ont tendance à publier que les résultats positifs, les résultats négatifs leur semblent peu intéressants. Il en est de même des revues internationales, qui, en bons journalistes, cherchent l'événement et ne veulent pas publier des 'non - informations'. Enfin, les résultats d'une étude peuvent ne pas avoir été publiés en raison de la difficulté à la réaliser (nombreux patients exclus, toxicités importantes, etc.) : l'absence de tous ces résultats fausse la méta-analyse.

De toute façon, en raisonnant simplement, des études qui nécessitent un très grand nombre de malades (plus d'un millier parfois) pour mettre en évidence une différence 'statistiquement significative' entre deux options thérapeutiques, montrent surtout que ces deux options sont proches l'une de l'autre (il existe même 1% ou 5% de chances qu'elles soient identiques !).

Il faut donc ne pas prendre des risques importants pour un bras soit disant meilleur, ni persécuter un malade qui refuserait un traitement toxique dans ces conditions. Les très bons traitements n'ont pas besoin de méta-analyses pour prouver leur efficacité (cf. les médicaments anti-tuberculeux ou la pénicilline ! ).

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