Une méta-analyse combine les résultats de nombreuses études scientifiques et les soumet à une procédure statistique. Elle est généralement utilisée pour trouver des vérités communes ou souligner des différences nettes entre des études qui posent une question similaire.
La première utilisation claire et officielle du terme “méta-analyse” ne remonte qu’aux années 1970, lorsque le statisticien Gene Glass l’a inventé pour trouver de meilleurs moyens de résumer les résultats d’un ensemble d’études.
Dans la pratique, cependant, les chercheurs mettent en commun les données de différentes expériences et études depuis plus d’un siècle, voire plus.
En 1904, les résultats de près d’une douzaine d’études sur l’immunité et la mortalité chez les soldats ont été mélangés à la recherche de moyennes qui pourraient aider à mieux comprendre les effets d’un vaccin contre la typhoïde.
Comment les méta-analyses sont-elles réalisées ?
En termes généraux, il y a cinq étapes. Elles commencent par une question qui permet de formuler une hypothèse.
Elle est suivie d’un examen systématique des études déjà publiées sur un sujet en rapport avec la question. Dans de rares cas, des données non publiées peuvent également être prises en compte.
Une fois que les études appropriées ont été sélectionnées, toutes les données sur lesquelles elles étaient fondées sont extraites. Les chercheurs noteront également des éléments tels que la taille de l’échantillon et les mesures antérieures sur la façon dont les données varient entre les catégories, ou les calculs de moyennes ou de mesures de risque.
Les pools de données des études individuelles sont ensuite analysés séparément pour identifier des éléments tels que les tailles d’effet. Bien que cela puisse avoir déjà été fait par des chercheurs précédents, les différentes études utilisent souvent des méthodes qui rendent difficile la comparaison des résultats. Cela permet souvent de standardiser les résultats pour une meilleure comparaison.
Enfin, un modèle approprié est appliqué à tous les résultats combinés, par exemple pour trouver un effet fixe considéré comme commun à toutes les études, ou un effet aléatoire censé varier d’une étude à l’autre.
Quels sont les avantages d’une méta-analyse ?
Si la réalisation d’un simple examen “narratif” de plusieurs études peut faire ressortir des tendances répétitives (ou contradictoires), elle repose souvent sur l’expérience d’un expert en la matière et peut donc être entachée de biais.
Les méta-analyses dépendent de formules mathématiques pour identifier des tendances dans un ensemble de données, ce qui est considéré comme plus objectif.
Il y a également un avantage à disposer d’un plus grand nombre de données. Quelques études qui ne recueillent chacune qu’une petite poignée de résultats ne sont peut-être pas si puissantes que cela. Ensemble, ces chiffres peuvent révéler un signal statistique beaucoup plus fort et être plus pertinents pour une plus grande partie de la population.
Pourquoi ne fait-on pas de méta-analyses tout le temps ?
Aussi utiles qu’elles soient, elles présentent des inconvénients. Il faut beaucoup de temps et d’expérience pour passer au crible de nombreuses études à la recherche de quelques-unes qui pourraient contenir ce dont vous avez besoin. Comprendre les statistiques requises nécessite également des connaissances spécialisées.
Il est important de trouver les bonnes études. Même la meilleure analyse aboutira à de mauvaises conclusions si la recherche originale a été mal menée.
En se concentrant uniquement sur les études publiées, on peut s’assurer qu’elles sont de meilleure qualité qu’en incluant des travaux qui n’ont pas fait l’objet d’un examen par les pairs, mais cela risque également d’entraîner ce que l’on appelle “l’effet tiroir “, un biais de publication qui exclut des observations autrement utiles provenant d’études qui ne donnent pas les résultats escomptés.
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