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jeudi 07 mai 2020

Commentaires

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Pierre Rimbaud

D'une part il parait bien optimiste de penser que les biais sont aléatoires.
D'autre part les seules méta-analyses qui "augmentent le nombre de données" sont celles qui retraitent les données sources individuelles ; les autres réduisent le nombre de données, qui n'est que le nombre d'études (affectées chacune d'un poids).

Futur-antérieur

"L'intérêt d'une méta-analyse est précisément que les biais sont distribués de manière aléatoire entre les études constitutives et le nombre de données augment." : Euh , je n'ai jamais été bon en statistique mais j'ai tout de même un peu de mal à donner à priori le bon dieu sans confession à quelque métanalalyse que ce soit ! (je dis bien : à priori)

Par ailleurs, puisqu'Hervé Maisonneuve évoque le Handbook de la Cochrane il n'est peut-être pas inintéressant d'examiner si la Cochrane elle-même, un jour de grande fatigue ...: https://ebm.bmj.com/content/23/5/165

Proposition d'étude : les bovidés avec corne se trouvent-ils souvent devant de si hauts tas de fumier ?

Frackowiak Richard

il est très difficile de prendre au sérieux les critiques pleines d'invectives de travaux scientifiques. Des déclarations sans données concrètes pour les soutenir servent à troubler le lecteur et rendre sa vie difficile. La seule information que j'ai obtenue du texte publié ci-dessus est que l'auteur pense qu'il est mauvais d'inclure des données biaisées ou sous-alimentées dans une méta-analyse. L'intérêt d'une méta-analyse est précisément que les biais sont distribués de manière aléatoire entre les études constitutives et le nombre de données augment. Donc l'erreur due au biais est minimisée et le pouvoir statistique augmenté. Alors en terminant ma lecture je suis insatisfait.

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