Nous avons souvent discuté les biais des méta-analyses, et le 16 février 2012, nous avons vu que les recommandations dites PRISMA étaient peu suivies. En janvier 2012, belle étude d'accès gratuit et publiée dans le BMJ par des méthodologistes anglais. Ils ont une base de données contenant 383 méta-analyses réalisées à partir des données individuelles des patients. Ces méta-analyses sont considérées comme les meileures car les cherccheurs essayent d'obtenir les données des patients pour faire une nouvelle base à analyser. C'est un énorme travail, et environ 50 seraient réalisées chaque année dans le monde…. la qualité est supérieure aux méta-analyses qui compilent les données contenues dans les articles (les plus fréquentes).
Ils ont cherché dans 31 méta-analyses (2007 à mars 2009) s'il existait 3 biais :
- biais de publication : est-ce que les auteurs ont recherché la littérature grise ? Comment ? Résultat : 9 des 31(29 %) méta-analyses mentionnaient la recherche de littérature grise… puis autres commentaires à lire.. la littérature grise : ce sont les documents non archivés dans les bases de recherche documentaire, et il y en a beaucoup ;
- biais de disponibilité des données : certaines données n'ont pas été obtenues, par exemple non communiquées par les auteurs pour de multiples raisons, dont la perte des données ; Résultat : 10 de 30 méta-analyses avaient obtenu moins de 80 % des données individuelles des patients..
- biais de sélection : seulement une partie de la population des malades est recherchée, et comment les chercheurs ont identifié les essais à inclure ? Résultat : dans 9 sur 31 méta-analyses (29 %), les chercheurs ne précisaient pas si la recherche des essais avait été faite avec une approche systématique..
Les discussions de ces 31 méta-analyses abordaient peu les biais. Cet article du BMJ est long à lire en détail, mais sa qualité, la bonne description des biais, et les recommandations pour le futur sont très intéressantes.
Ahmed I, et al. Assessment of publication bias, selection bias, and unavailable data in meta-analyses using individual participant data: a database survey. BMJ 2012;344:d7762
