# Revue systématique et méta-analyse Santé publique & épidémiologie · Master 1 > Méthode d’une revue systématique, hétérogénéité, effets aléatoires et biais de publication. ## Introduction Une revue systématique répond à une question précise en recherchant, sélectionnant et évaluant de façon explicite et reproductible toutes les études pertinentes, contrairement à une revue narrative qui reflète les choix de l'auteur. Elle s'appuie sur un protocole écrit à l'avance, idéalement enregistré, qui définit la question PICO, les critères d'inclusion, les bases interrogées, la stratégie de recherche et le plan d'analyse. Lorsque les études sont suffisamment comparables, la méta-analyse combine statistiquement leurs estimations en un résultat pondéré, ce qui augmente la précision. Le modèle à effets fixes suppose un effet commun unique; le modèle à effets aléatoires admet que l'effet varie entre études et estime sa moyenne. L'hétérogénéité se mesure par le test Q et par la statistique I², qui exprime la part de variabilité due à de vraies différences plutôt qu'au hasard. Le diagramme en forêt présente chaque étude et l'estimation combinée. Une méta-analyse ne peut pas corriger les défauts des études qu'elle combine: des études biaisées produiront un résultat précis mais erroné. L'évaluation du risque de biais, l'examen du biais de publication, par exemple au moyen du diagramme en entonnoir, et l'évaluation globale de la certitude des preuves selon l'approche GRADE sont donc indispensables, tout comme le respect de la déclaration PRISMA pour la présentation. ## Objectifs d'apprentissage - Décrire les étapes d'une revue systématique et le rôle du protocole - Distinguer modèle à effets fixes et à effets aléatoires - Interpréter un diagramme en forêt et la statistique I² - Identifier le biais de publication et les moyens de le détecter - Évaluer la certitude des preuves avec les principes de GRADE ## Concepts clés - **Protocole et recherche systématique** : Le protocole précise question PICO, critères d'inclusion, bases de données (par exemple MEDLINE, Embase, Cochrane), mots-clés et plan d'analyse. La sélection et l'extraction sont réalisées par deux relecteurs indépendants pour limiter les erreurs. L'enregistrement préalable, par exemple dans PROSPERO, réduit les modifications a posteriori. - **Risque de biais des études incluses** : Chaque étude est évaluée avec un outil adapté au devis: par exemple RoB 2 pour les essais randomisés, ROBINS-I pour les études non randomisées. Les analyses de sensibilité testent la robustesse du résultat en excluant les études à risque élevé. - **Méta-analyse: effets fixes et aléatoires** : Les estimations sont pondérées, en général par l'inverse de leur variance. Le modèle à effets fixes suppose un effet unique; le modèle à effets aléatoires intègre une variance entre études et donne des intervalles de confiance plus larges en cas d'hétérogénéité. - **Hétérogénéité et diagramme en forêt** : Le diagramme en forêt affiche l'estimation et l'IC de chaque étude (carré proportionnel au poids) et le résumé (losange). La statistique I² exprime la proportion de variabilité attribuable à l'hétérogénéité; des valeurs élevées incitent à chercher des sources (méta-régression, sous-groupes) plutôt qu'à agréger mécaniquement. - **Biais de publication et GRADE** : Les études à résultats positifs sont plus souvent publiées; le diagramme en entonnoir asymétrique en est un indice. L'approche GRADE classe la certitude des preuves (élevée à très faible) selon le risque de biais, l'incohérence, le caractère indirect, l'imprécision et le biais de publication. ## Conclusion La revue systématique et la méta-analyse occupent le sommet de la hiérarchie des preuves lorsqu'elles sont bien conduites, car elles regroupent l'ensemble des données disponibles de façon transparente. Leur valeur dépend toutefois de la qualité des études incluses et du soin apporté à l'évaluation de l'hétérogénéité et des biais. Les recommandations de santé publique, y compris en Suisse, s'appuient de plus en plus sur de telles synthèses, évaluées par GRADE. Savoir les critiquer est une compétence essentielle du futur professionnel de santé publique. ## Cartes ### En quoi une revue systématique diffère-t-elle d'une revue narrative ? Elle suit un protocole explicite et reproductible pour identifier, sélectionner et évaluer toutes les études pertinentes, au lieu de refléter les choix de l'auteur. ### Pourquoi deux relecteurs indépendants ? Pour limiter les erreurs et la subjectivité lors de la sélection des études et de l'extraction des données. ### Quel est le rôle de l'enregistrement du protocole ? Fixer à l'avance les critères et analyses pour limiter les modifications a posteriori et le biais de publication des résultats. ### Qu'est-ce qu'une méta-analyse ? La combinaison statistique des estimations d'effets de plusieurs études, avec pondération, pour obtenir un résultat global plus précis. ### Comment pondère-t-on les études en effets fixes ? Généralement par l'inverse de la variance de leur estimation: les études plus précises pèsent davantage. ### Quand préférer le modèle à effets aléatoires ? Lorsque les études diffèrent par leurs populations, interventions ou contextes et que l'on attend un effet variable entre elles. ### Que mesure I² ? La proportion de la variabilité totale entre études qui est due à l'hétérogénéité réelle plutôt qu'au hasard. ### Que faire face à une forte hétérogénéité ? Rechercher ses sources (sous-groupes, méta-régression, sensibilité) et envisager de ne pas fournir de résumé unique si les études ne sont pas comparables. ### Que montre un diagramme en forêt ? Pour chaque étude, l'estimation et son intervalle de confiance; en bas, l'estimation combinée sous forme de losange. ### Que suggère un diagramme en entonnoir asymétrique ? Un possible biais de publication, ou d'autres causes comme l'hétérogénéité ou des petites études de moindre qualité. ### Que signifie GRADE ? Un système d'évaluation de la certitude des preuves: elle peut être diminuée par le risque de biais, l'incohérence, le caractère indirect, l'imprécision et le biais de publication. ### À quoi sert la déclaration PRISMA ? À standardiser la présentation d'une revue systématique, notamment avec un diagramme de flux des études identifiées, sélectionnées et incluses. ## Glossaire - **Revue systématique** : Synthèse de la littérature obtenue par une méthode explicite et reproductible. - **Méta-analyse** : Méthode statistique de combinaison des résultats de plusieurs études. - **Hétérogénéité** : Variabilité des résultats entre études supérieure à celle attendue du hasard. - **Diagramme en forêt** : Graphique présentant les estimations de chaque étude et l'estimation combinée. - **Biais de publication** : Tendance à publier plus facilement les études à résultats positifs ou significatifs. - **GRADE** : Approche d'évaluation de la certitude des preuves et de la force des recommandations. - **Analyse de sensibilité** : Répétition de l'analyse avec des choix différents pour tester la robustesse du résultat. - **PRISMA** : Déclaration de recommandations pour rapporter les revues systématiques et méta-analyses. https://ruvy.ch/decks/-P5COx6leikJTO8WeovK